


Comment publier un article sur Medium à l'aide de Python et de l'API Medium
Introduction
En tant que personne qui utilise Obsidian pour écrire des articles, je me retrouve souvent obligé de copier et de formater mon contenu manuellement lors de la publication sur Medium. Ce processus peut être long et répétitif, en particulier lorsqu'il s'agit de fichiers Markdown. Pour rationaliser mon flux de travail, j'ai décidé de développer un script Python qui automatise la publication des fichiers Markdown directement sur Medium. Dans cet article, je suis ravi de partager avec vous comment publier des articles par programmation à l'aide de l'API Medium, rendant le processus plus rapide et plus efficace.
Configuration de l'API Medium
Pour interagir avec l'API de Medium, vous devez d'abord générer un jeton d'intégration. Ce jeton permettra à votre script Python de s'authentifier et d'effectuer des actions en votre nom.
Étapes pour générer un jeton d'intégration :
- Accédez à votre sécurité moyenne et à vos applications.
- Faites défiler jusqu'à la section « Jetons d'intégration ».
- Cliquez sur « Obtenir un jeton d'intégration ».
- Copiez le jeton généré et conservez-le en sécurité ; vous en aurez besoin pour votre script.
Avec le jeton en main, vous êtes prêt à commencer à coder.
Obtenir les détails et les publications des utilisateurs
Voici le code Python que vous utiliserez pour interagir avec l'API Medium :
import requests # Replace these with your actual Medium integration token and file path MEDIUM_TOKEN = 'your_medium_integration_token' headers = { 'Authorization': f'Bearer {MEDIUM_TOKEN}', 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'application/json', 'host': 'api.medium.com', 'Accept-Charset': 'utf-8' } url = '''https://api.medium.com/v1/me''' response = requests.get(url=url, headers=headers) print('status_code is: ',response.status_code) print('response text:', response.json()) print('userId:', response.json()['data']['id'])
Récupération des informations utilisateur
Lorsque vous exécutez le script, il envoie une requête à l'API de Medium pour récupérer vos informations utilisateur. La réponse inclut des détails tels que votre identifiant utilisateur, qui est requis pour publier du contenu.
Publier un article
Maintenant que vous avez récupéré avec succès votre identifiant utilisateur à partir de l'API Medium, vous pouvez passer à la publication d'un article. Le processus consiste à envoyer une requête POST à l'API de Medium avec le contenu de l'article et certaines métadonnées.
import requests import json # Replace with your actual Medium integration token and user ID MEDIUM_TOKEN = 'your_medium_integration_token' USER_ID = 'your_user_id' headers = { 'Authorization': f'Bearer {MEDIUM_TOKEN}', 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'application/json', 'host': 'api.medium.com', 'Accept-Charset': 'utf-8' } url = f'https://api.medium.com/v1/users/{USER_ID}/posts' # Article content and metadata data = { "title": "Your Article Title", "contentFormat": "markdown", # Choose 'html', 'markdown', or 'plain' "content": "# Hello World!\nThis is my first article using the Medium API.", "tags": ["python", "api", "medium"], "publishStatus": "draft" # Choose 'public' or 'draft' } # Sending the POST request response = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data)) print('Status code:', response.status_code) print('Response:', response.json())
Vous pouvez maintenant vous rendre sur Medium pour vérifier votre dernier brouillon. Une fois que vous avez confirmé que tout est correctement formaté, vous pouvez continuer et le publier directement !
Explorer davantage

Luca Liu
Merci d'avoir pris le temps d'explorer avec moi des informations liées aux données. J'apprécie votre engagement.
? Connectez-vous avec moi sur LinkedIn
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Cet article vise à aider les débutants de Sqlalchemy à résoudre l'avertissement "supprimé en aval de warning" rencontré lors de l'utilisation de Create_Engine et l'erreur de clôture de connexion "ResourceCloseDerror" ultérieure. L'article expliquera la cause de cet avertissement en détail et fournira des étapes et des exemples de code spécifiques pour éliminer les problèmes d'avertissement et de résolution de la connexion pour vous assurer que vous pouvez interroger et faire fonctionner la base de données en douceur.

ShutLil.rmtree () est une fonction de Python qui supprime récursivement l'intégralité de l'arborescence du répertoire. Il peut supprimer les dossiers spécifiés et tous les contenus. 1. Utilisation de base: utilisez ShutLil.rmtree (Path) pour supprimer le répertoire, et vous devez gérer FileLenotFoundError, PermissionError et autres exceptions. 2. Application pratique: vous pouvez effacer les dossiers contenant des sous-répertoires et des fichiers en un seul clic, tels que des données temporaires ou des répertoires mis en cache. 3. Remarques: L'opération de suppression n'est pas restaurée; FilenotFoundError est lancé lorsque le chemin n'existe pas; Il peut échouer en raison d'autorisations ou d'occupation des fichiers. 4. Paramètres facultatifs: les erreurs peuvent être ignorées par ignore_errors = true

Python est un outil efficace pour implémenter les processus ETL. 1. Extraction des données: les données peuvent être extraites des bases de données, des API, des fichiers et d'autres sources via des pandas, sqlalchemy, demandes et autres bibliothèques; 2. Conversion des données: utilisez des pandas pour le nettoyage, la conversion de type, l'association, l'agrégation et d'autres opérations pour assurer la qualité des données et optimiser les performances; 3. Chargement des données: utilisez la méthode Pandas To_SQL ou le SDK de la plate-forme cloud pour écrire des données sur le système cible, faire attention aux méthodes d'écriture et au traitement par lots; 4. Recommandations d'outils: Air Flow, Dagster, Prefect sont utilisés pour la planification et la gestion de processus, combinant des alarmes de journal et des environnements virtuels pour améliorer la stabilité et la maintenabilité.

La méthode de remplissage des données Excel dans les formulaires Web à l'aide de Python est: utilisez d'abord des pandas pour lire les données Excel, puis utilisez le sélénium pour contrôler le navigateur pour remplir et soumettre automatiquement le formulaire; Les étapes spécifiques incluent l'installation de bibliothèques Pandas, OpenPyxl et Selenium, en téléchargeant le pilote de navigateur correspondant, en utilisant des pandas pour lire le nom, le courrier électronique, le téléphone et d'autres champs dans le fichier data.xlsx, le lancement du navigateur via le sélénium pour ouvrir la page Web cible, localiser les éléments de formulaire et remplir le traitement de données, en utilisant le formulaire Web pour traiter le contenu dynamique, ajouter le contenu de la charge dynamique, ajouter un traitement exception et traiter toutes les lignes de données dans une boucle.

Installer le pilote de base de données correspondant; 2. Utilisez Connect () pour se connecter à la base de données; 3. Créez un objet de curseur; 4. Utilisez EXECUTE () ou Execumany () pour exécuter SQL et utiliser une requête paramétrée pour empêcher l'injection; 5. Utilisez fetchall (), etc. pour obtenir des résultats; 6. commit () est requis après modification; 7. Enfin, fermez la connexion ou utilisez un gestionnaire de contexte pour le gérer automatiquement; Le processus complet garantit que les opérations SQL sont sûres et efficaces.

L'utilisation de pandasstyling dans Jupyternotebook peut réaliser le bel affichage de DataFrame. 1. Utilisez Highlight_max et Highlight_min pour mettre en évidence la valeur maximale (vert) et la valeur minimale (rouge) de chaque colonne; 2. Ajouter la couleur d'arrière-plan du gradient (comme le blues ou les rouges) à la colonne numérique via background_gradient pour afficher visuellement la taille des données; 3. Fonction personnalisée Color_score combinée avec ApplyMap pour définir des couleurs de texte pour différents intervalles fractionnaires (≥90 vert, 80 ~ 89 orange, 60 ~ 79 rouge,

Pour créer un environnement virtuel Python, vous pouvez utiliser le module VENV. Les étapes sont: 1. Entrez le répertoire de projet pour exécuter l'environnement Python-Mvenvenv pour créer l'environnement; 2. Utilisez SourceEnv / Bin / Activer sur Mac / Linux et Env \ Scripts \ Activate sur Windows; 3. Utilisez le package d'installation PiPinstall, PipFreeze> exigence.txt pour exporter les dépendances; 4. Veillez à éviter de soumettre l'environnement virtuel à GIT et confirmez qu'il est dans le bon environnement pendant l'installation. Les environnements virtuels peuvent isoler les dépendances du projet pour prévenir les conflits, en particulier adaptés au développement multi-projets, et les éditeurs tels que PyCharm ou VScode sont également

itertools.combinations est utilisé pour générer toutes les combinaisons non répétitives (ordre hors de propos) qui sélectionne un nombre spécifié d'éléments de l'objet itérable. Son utilisation comprend: 1. Sélectionnez 2 combinaisons d'éléments dans la liste, telles que ('a', 'b'), ('a', 'c'), etc., pour éviter l'ordre répété; 2. Prenez 3 combinaisons de caractères de chaînes, telles que "ABC" et "ABD", qui conviennent à la génération de sous-séquence; 3. Trouvez les combinaisons où la somme de deux nombres est égale à la valeur cible, telle que 1 5 = 6, simplifiez la logique de boucle double; La différence entre les combinaisons et l'arrangement réside dans la question de savoir si l'ordre est important, les combinaisons considèrent AB et BA comme les mêmes, tandis que les permutations sont considérées comme différentes;
